SEMANTEER

Unsere Produktlinie für Search & Intelligence

Im Zeitalter der Digitalisierung stehen Unternehmen vor vielfältigen Herausforderungen. Schnell und qualifiziert Informationen zu finden, wird zunehmend schwieriger: die Fülle und Komplexität der Aufgaben steigen ebenso stetig wie die Zahl der Kanäle und Datenquellen, die zur Suche herangezogen werden müssen. Unsere KI-gestützte Suchplattform Semanteer vereint alles zum Sammeln, Extrahieren, Anreichern und Durchsuchen von Informationen, und bildet somit die ideale Basis für informationslastige Geschäftsanforderungen.

Semanteer search

«Teleport users to the right information, making it difficult to not find what one is looking for!»

Intelligente Autovervollständigung

Holen Sie Ihre User bereits bei der Suchanfrage ab durch eine intelligente Autovervollständigung von Begriffen und Phrasen inklusive Vorschlägen von Suchergebnissen samt der Anzeige von Zusatzeigenschaften und Vorschaubildern.

Fehlertoleranz und Autokorrektur

Erlauben Sie Ihren Usern Fehler zu machen. Eine intelligente Autovervollständigung verzeiht Tippfehler wie vertauschte Buchstaben, fehlerhafte Schreibweisen, usw. und korrigiert diese bereits bei der Eingabe. In der Ergebnisseite können alternative Suchen à la “Meinten Sie…”-Vorschläge angeboten werden.

Facettierung und Filterung

Definieren Sie Facetten und Filter für Attribute und Kategorien Ihrer Produkte und Inhalte wie Popularität, Preis, Marke, etc. Über dynamische Filter können die Benutzer die Suchergebnisse gezielt verfeinern und gelangen so schneller ans Ziel.

Synonyme und Query Expansion

Sprechen Sie die Sprache Ihrer User? Analysieren Sie die Suchanfragen – oder verwenden Sie standardisierte „Wörterbücher“ – und verbessern Sie durch den gezielten Einsatz von Synonymen und Verallgemeinerungen die Qualität der Suchergebnisse.

Advanced Geo-Search

Überraschen Sie Ihre Benutzer mit einer erweiterten Geosuche, die es ihnen ermöglicht, tatsächlich geographisch zu suchen, so können beispielsweise Hütten entlang einer Route oder Hotels in der Nähe der Küstenlinie eines Sees gefunden werden.

Autofiltering und Autoboosting

Kategorien und Attribute in Suchanfragen werden automatisch erkannt, wodurch passende Ergebnisse entweder höher gewichtet werden oder die Filter für die gesuchten Attribute direkt aktiviert werden.

Context-sensitive Search

Der Kontext der Suche ist ein wesentlicher Faktor zur Steigerung der Qualität und Effizienz der Suche. Semanteer Search kann diverse Faktoren berücksichtigen, um die Suche an den jeweiligen Kontext anzupassen, z.B. woher die Suche gestartet wurde (welche Webseite, Kategorie, etc.) oder ob der User am Desktop sitzt oder mobil unterwegs ist.

Semanteer intelligence

«Tailor everything to your users› needs»

Personalized content

Generieren Sie Benutzerprofile aus dem Verhalten der Benutzer und kombinieren sie diese Informationen mit den semantischen Informationen der Inhalte, um so während der Suche aber auch darüber hinaus – für eigenständige Anwendungen – personalisierte Ergebnisse liefern zu können.

Semantics

Metadaten und direkt aus unstrukturierten Texten extrahierte semantische Informationen, wie beispielsweise Personen, Orte, Produkte und deren Attribute u.v.m. helfen dabei, besser differenzierte Suchergebnisse und Filtermöglichkeiten bereitzustellen.

Built-in Artificial Intelligence

Die Interaktionen der Benutzer liefern implizit Informationen darüber, wie relevant die Vorschläge für bestimmte Kontexte sind. Mit Hilfe der in Semanteer eingebauten KI werden diese stetig analysiert und das Ranking der Ergebnisse entsprechend angepasst, wodurch sich das System während der Nutzung selbstständig verbessert und mit der Zeit die relevantesten Inhalte automatisch nach vorne bringt.

Automatic categorization

Verwenden Sie eine Reihe von Techniken, von einfachem Keyword-Matching bis hin zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Ihre Inhalte automatisch zu kategorisieren, und verwenden Sie die abgeleiteten Kategorien für Facettierung und Filterung, Navigation, Boosting und vieles mehr.

Knowledge graphs

Wissensgraphen ermöglichen die strukturierte Abbildung und Visualisierung der extrahierten und semantisch angereicherten Daten. Diese ermöglichen es, die Suchanforderungen der Benutzer besser zu interpretieren, um hochrelevante, strukturierte Ergebnisse mit messerscharfer Genauigkeit zu liefern.

Unique business benefits

Alles von überall her indizieren

Nutzen Sie die besten Such- und Intelligenzfunktionen

Von der Installation bis zur Suche in wenigen Minuten mit unserem sofort einsatzbereiten Such-Interface

Einfache Integration in Ihre IT-Systeme mit unseren APIs und Bibliotheken

Detaillierte Analysen und Erkenntnisse über das Suchverhalten der Benutze

Möchten Sie erfahren, wie Semanteer auf Ihre Anforderungen zugeschnitten werden kann?

Fehlertolerante Autovervollständigung

Die automatische Vervollständigung von Suchbegriffen und aussagekräftigen, vollständigen Sätzen sowie Rechtschreibvorschläge für falsch geschriebene Wörter sind Funktionen, auf Benutzer nicht nur erwarten, sondern auf die sich häufig stark verlassen.

Semanteer unterstützt eine Vielzahl von Algorithmen und Ansätzen zur Extraktion solcher Vorschläge, darunter:

  • Indizierte Kategorien und Titel, um somit besser mit den durchsuchbaren Inhalten übereinzustimmen (beispielsweise kann in einem Online-Shop die automatische Vervollständigung so konfiguriert werden, dass vollständige Produktnamen oder Produktkategorien vorgeschlagen werden)
  • Häufig oder kürzlich verwendete Suchbegriffe
  • Speziell für die Suchdomäne kuratierte Thesauri
  • Anzeige des falsch geschriebenen Suchbegriffs und „Meinten Sie …?“ -Vorschlägen samt Angabe wie viele Suchergebnisse die korrigierten Suchanfragen liefern.

Kategorisierung und Filterung von Ergebnissen

Sprache ist oft mehrdeutig: Wörter und Ausdrücke können in verschiedenen Kontexten, verschiedenen Quellen und sicherlich in einer Vielzahl von Dokumenten vorkommen. Um den Suchraum einzugrenzen und dem Benutzer das «Drill-Down» in der Menge der Suchergebnisse zu erleichtern, können «Facetten» der Ergebnisse für den Benutzer sichtbar gemacht werden und von ihm interaktiv gesteuert / gefiltert werden. Beispiele hierfür sind die Quelle, aus der ein Ergebnis stammt, die Art des Dokuments, die verwendete Sprache, etc.

In stärker strukturierten Domänen können die Kategorien und Filtermöglichkeiten direkt mit umfangreichen «Attributen» der Ergebnisse verknüpft sein. In einem Online-Shop können dies beispielsweise Produkttyp, Preisspanne, Verfügbarkeit usw. sein. Unsere Plattform unterstützt auch die «schrittweise Offenlegung» von Facetten auf der Basis ihrer Relevanz für die aktuell angewandten Filter. So werden beispielsweise Facetten zu verfügbaren Schuhgrößen erst dann angezeigt, wenn der Benutzer seine Suche auf Schuhe eingegrenzt hat.

Recommendations and Personalisierung

«Deliver relevant content even before users search for it»

Semanteer unterstützt sowohl merkmalsbasierte Empfehlungen als auch kollaboratives Filtern und bietet Werkzeuge, um:

  • zu bestimmen, wie die Merkmale und Attribute von Inhalten korrelieren
  • Fachwissen auf unterschiedliche Weise und in unterschiedlichen Formaten zu erfassen und zur Beeinflussung der Suchrelevanz zu nutzen
  • Benutzerinteraktionen zu sammeln und versteckte Verbindungen zwischen Benutzern und Inhalten aufzuspüren

Auf diese Weise werden präzise und leistungsstarke Empfehlungen geboten, die auf die Anwendungsdomäne sowie speziell auf die Interessen und Vorlieben der Benutzer zugeschnitten sind.

Extraktion und Verwendung von semantischen Informationen

Semantische Metadaten verleihen Inhaltselementen «Bedeutung» wie z. B. die Elemente einer Adresse, Name und Funktion eines Mitarbeiters in einem Unternehmen usw. Entitäten oder semantische Konzepte werden extrahiert und nahtlos mit Inhaltsstücken «verbunden». Somit ist es möglich, den Ersteller eines Dokuments anzugeben, soziale Beziehungen zwischen Personen auszudrücken, die Details eines Softwareprojekts zu spezifizieren usw.

Ontologieübergreifendes Konzept-Mapping erleichtert die Erstellung von Wissensgraphen, die Dokumente und Konzepte miteinander verbinden, während Dokumente mit zusätzlichen Daten aus den Ontologien angereichert werden.

Sprach-sensitive Textanalyse und Indizierung

Mehr als 50 europäische und asiatische Sprachen können im extrahierten Text zuverlässig erkannt werden, wobei die Genauigkeit bei Texten mit mindestens einigen Sätzen Werte von über 99 % erreicht. Es können auch mehrere Sprachen erkannt werden, die im selben Dokument / derselben Seite verwendet werden. Sobald die Sprache(n) des Textes bekannt ist, ist es möglich, eine sprachspezifische Analyse des Textes durchzuführen. Beispiele hierfür sind:

  • Umgang mit Sonderzeichen in der jeweiligen Sprache
  • Wortstammbildung
  • Erweiterung von Begriffen mit sprach- oder anwendungsbereichsspezifischen Synonymen, entweder aus einfachen Synonymlisten oder aus vollwertigen, extern gepflegten Thesauri